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非阻塞算法思想在数据库研发中的应用

2008-02-23 07:43:46来源：互联网阅读 ()

　　非阻塞算法介绍

　　近年来，很多关于并发算法的研究都聚集在非阻塞算法(nonblocking algorithms)上，这种算法使用低层原子化的机器指令取代锁，比如compare-and-swap，从而确保数据在兵法访问下的一致性。非阻塞算法广泛应用于操作系统和JVM的线程和进程调度、垃圾回收连同实现所和其他的并发数据结构。

　　和基于锁的方案相比，非阻塞算法的设计和实现都要复杂一些，但是他们在可伸缩性和活跃度上占有很大的优势。因为非阻塞算法能够让多个线程在竞争相同资源时不会发生阻塞，所以他能在更精化的层面上调整粒度，并能大大减少开销。进一步而言，他们对死锁和其他活跃度问题具备免疫性。基于锁的算法中，假如一个线程在持有锁的时候休眠，或停滞不前，那么其他线程就都不能前进了，而非阻塞算法不会受到单个线程失败的影响。在Java 5.0中，使用atomic variable classes，比如AtomicInteger和AtomicReference，能够高效构建非阻赛算法。

　　非阻塞算法的关键思想就是CAS，CAS是compare and set的缩写，也常被称为lock-free或wait-free，通过把compare和set两个操作原子化，使得无需使用锁，但是能够解决并发中的资源争用问题。由于CAS常常是个回退算法外循环，所以又被称为spin-lock。由于CAS没有使用锁，线程持续执行，又称为非阻塞算法(non-blocking)。术语不统一，有细微差别，但都差不多表示同一个东西，我都列在这里，方便大家理解。

　　非阻塞算法的实现通常包括如下部分：外循环、回退、CAS操作。伪码如下：

　　WHILE (TRUE) // 外循环
　　{
　　准备数据
　　IF CAS_OP() == SUCCESS THEN
　　BREAK;
　　END IF
　　}

　　非阻塞算法思想在关系数据库研发中的应用

　　有人说，非阻塞算法这种技术底层框架提供，无需了解，其实不然，CAS思想能够应用任何地方，包括数据结构、服务接口、数据库应用等等。我这篇文章要讲的内容就是在关系数据库应用中使用CAS思想。

　　关系数据库数据库提供了"update T set FState = xx where FState = xx"，执行这样的SQL，会返回一个更新行数，在jdbc或odbc或ADO .NET中都能够获得更新行数。上面的SQL，假如更新行数>0，则是更新成功，否则是没有进行任何更新，这是很典型的CAS。能够说，关系数据库原生支持CAS。

　　关系数据库中采用事务来确保并发时的原子性，事务实际上就是一种“锁”。关系数据库中通常有排他锁和共享锁的概念，这有点类似于Java中ReadWriteLock。需要更新数据时，我们通常使用到关系数据库的排他锁，在Oracle中需要使用SELECT … FOR UPDATE，在Microsoft SQL Server中，使用lock hints。

　　我们举两个例子描述CAS在关系数据研发中的应用。

　　例一读取并更新

　　传统使用数据库事务的实现

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　　public long transactionGetAndIncrement(Connection conn, long id) throws Exception {
　　// 为了简化，不适用try...finally的方式释放Statement和ResultSet等资源
　　conn.setAutoCommit(false);
　　Long expect = null;
　　// 读取当前值
　　String sql = "SELECT FValue FROM T_TEST_CAS T WHERE FID = ? FOR UPDATE";
　　PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql);
　　stmt.setLong(1, id);
　　ResultSet rs = stmt.executeQuery();
　　if (rs.next()) expect = rs.getLong(1);
　　rs.close();
　　stmt.close();
　　if (expect == null) {
　　conn.commit();
　　throw new Exception("id '" id "' invalid.");
　　}
　　// 更新加1
　　sql = "UPDATE T_TEST_CAS SET FValue = ? WHERE FID = ?";
　　stmt = conn.prepareStatement(sql);
　　stmt.setLong(1, expect.longValue() 1);
　　stmt.setLong(2, id);
　　int updateCount = stmt.executeUpdate();
　　stmt.close();
　　if (updateCount == 0) throw new Exception("id '" id "' invalid.");
　　conn.commit();
　　return expect.longValue();
　　}
　　CAS方式的实现
　　// 为了简化，不适用try...finally的方式释放Statement和ResultSet等资源
　　public long casGetAndIncrement(Connection conn, long id) throws Exception {
　　for (;;) { // 外循环
　　Long expect = null;
　　String sql = "SELECT FValue FROM T_TEST_CAS T WHERE FID = ?";
　　PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql);
　　stmt.setLong(1, id);
　　ResultSet rs = stmt.executeQuery();
　　if (rs.next()) {
　　expect = rs.getLong(1);
　　}
　　rs.close();
　　stmt.close();
　　if (expect == null) throw new Exception("id '" id "' invalid.");
　　// 比较更新
　　sql = "UPDATE T_TEST_CAS SET FValue = ? WHERE FID = ? AND FValue = ?";
　　stmt = conn.prepareStatement(sql);
　　stmt.setLong(1, expect.longValue() 1);
　　stmt.setLong(2, id);
　　stmt.setLong(3, expect.longValue());
　　int updateCount = stmt.executeUpdate();
　　stmt.close();
　　// 假如updateCount > 0，更新成功，返回退出循环，否则回退重来
　　if (updateCount > 0) return expect.longValue();
　　}
　　}